Cílem této diplomové práce je vytvoření odlehčené metodiky tvorby BI/DW a její kompletní implementace v prostředí maloobchodní společnosti Diva Center s.r.o. Zpracovaná metodika by měla pokrýt všechny nezbytné kroky zavedení funkčního a přínosného projektu BI/DW.

Zugl.: Hamburg, Universiẗat für Wirtschaft und Politik, Diss., 2003.

El objetivo general del presente trabajo de título es diseñar e implementar una solución de distribución de información de gestión, abordando el problema de modelamiento de sistemas de gestión para apoyar los procesos de inteligencia de negocios (Business Intelligence o BI) que las organizaciones requieren para poder entregar herramientas de monitoreo, análisis y evaluación de los procesos de negocio. Esta memoria se basa en un trabajo para la empresa Correos Chile y busca resolver el principal problema que presentan las áreas de análisis de esta organización que consiste en una baja capacidad para acceder e interactuar con información de gestión almacenada en el datawarehouse corporativo. Se determinaron los requerimientos de información de dos áreas comerciales encargadas de analizar las ventas de la compañía y definir la estrategia corporativa. Con estos requerimientos se determinaron las falencias del modelo previamente utilizado y las características necesarias del nuevo sistema para generar un cambio en los procesos de toma de decisiones. El desarrollo final consistió en implementar dos datamarts. Uno para el análisis de ventas y otro para el análisis de ventas regional que, junto a un portal de gestión, permite tener acceso en tiempo real a toda la información requerida por los usuarios. En base a los resultados y métricas que se definieron, se constató que, como resultado de la implementación de esta solución, Correos Chile logro reducir los tiempos de acceso a la información (desde horas a minutos) y simultáneamente mejoró la calidad de los reportes y la capacidad de análisis de las áreas involucradas. Se concluye que la implementación de esta infraestructura y aplicaciones son capaces de mejorar sustancialmente los procesos de negocio de Correos Chile, mejorando el apoyo a los procesos de toma de decisiones y la calidad del análisis que se realiza. Ampliando la solución implementada al resto de la organización efectivamente mejorará la competitividad de la empresa.

Este trabajo tiene como objetivo la creación de un panel de clientes de una institución bancaria, que permitiera el cálculo de indicadores de su comportamiento a través del tiempo con el fin de observar el efecto de acciones comerciales de dicha entidad. El foco investigativo fue diseñar una metodología adecuada para lograr una muestra representativa y de calidad de los 8.297.628 clientes del segmento personas, que pudiera ser mantenida y que asegurara entregar la información requerida en el tiempo. Para su construcción se revisó la bibliografía de datos de panel, lo que permitió realizar un consolidado de los tópicos estadísticos que sustentan la presente tesis, destacando las ventajas del uso de datos de panel, sus diseños y la teoría base de toda inventigación que utiliza muestras. Para asegurar que el panel fuera una solución efectiva al problema de negocio, se decidió elegir las variables en las que el panel pudiera entregar mediciones con un cierto nivel de confianza. A través del estudio de la información disponible y entrevistas con ejecutivos, se determinó que las variables de interés del panel serían: transaccionalidad de canales, tenencia de productos, volumen del negocio y uso de productos cruzados. Las grandes diferencias del valor de dichas variables y la alta variabilidad en el número de individuos en los distintos cruces de la población objetivo hicieron concluir que el panel correspondería a una muestra aleatoria estratificada – no equilibrada . Para la selección de las variables de estratificación se realizó un estudio de las distribuciones poblacionales en las variables clasificadoras de los clientes, dejando como candidatas aquellas con información completa (al menos 97%) y que presentaban una concentración mayor al 50% en al menos un nivel. Las variables seleccionadas fueron: segmento, renta, región y GRS (grupo de relación similar, creados en base a la tenencia de productos de los clientes). Luego de demostrar dichas variables tenían un efecto no nulo en las variables de interés del panel, a través de las pruebas de contraste de Games-Howell se definieron los niveles de corte, obteniendo un total de 312 estratos. El tamaño de muestra, 49.770, fue calculado en base al objetivo de cumplir con la estimación de proporciones en varios niveles. La extracción de clientes no resultó constante para cada estrato. El desbalance de la muestra obtenida respecto a la población hizo necesaria la utilización de ponderadores para calibrar el panel, devolviéndole así la representatividad de la población total de clientes. Los principales resultados de este trabajo son la estructuración de la información, el levantamiento del panel y la automatización de procesos: para extraer la muestra, calcular los ponderadores y obtener las métricas de comportamiento de clientes. Para validar, se contrastó la mayor cantidad de información poblacional disponible con las estimaciones del panel, obteniendo errores inferiores al 3%. Dicho proceso permitió concluir que las decisiones de diseño tomadas favorecían el control del panel y aportaban flexibilidad en el manejo de información de los clientes de la institución, al permitir la estimación en 176 dimensiones con bajo error. Finalmente, se concluyó que este trabajo posibilita realizar futuros estudios ad-hoc mediante la selección de clientes del panel para la aplicación de encuestas, así cómo análisis econométricos para estudios de comportamiento complejo. Sin embargo, como trabajo prioritario, se recomienda una exhaustiva revisión y perfeccionamiento de la calidad del data warehouse de la entidad.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7013_1.pdf: 809857 bytes, checksum: de9857bc64ae2bfd5c7b1eddd33041b8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / O acesso privilegiado a informações estratégicas cada vez mais vem se tornando uma arma poderosa para manutenção das empresas no mercado. De um modo geral as organizações possuem um grande volume de dados, mas não dispõem de mecanismos capazes de tratá-los e convertê-los em informações relevantes para o processo decisório. Dentre os mecanismos empregados para prover essas necessidades, destaca-se a tecnologia de Data Warehousing, a qual começou a ser difundida na década de 80, com o conceito de bancos de dados corporativos. Essa tecnologia certamente apresenta inúmeras vantagens à organização, porém exigem altos investimentos para sua implatação. Durante o desenvolvimento de um Data Warehouse (DW), uma das fases mais dispendiosas inclui as etapas de Extração, Transformação e Carga dos dados (ETL), sendo um dos fatores de elevação dos custos da mesma, a aquisição de feramentas para automatizar esse processo. Esse trabalho tem como principal objetivo apresentar uma alternativa de redução de custos para projetos de DW, por meio da implementação de uma aplicação para extração, transformação e carga de dados em ambientes com base em dados homogêneas. A técnica adotada nessa investigação foi um estudo de caso, tendo como cenário o Departamento de Tributação da Prefeitura Municipal de Manaus. Nesse ambiente desenvolveu-se uma aplicação para automatizar o processo de ETL, de forma a demonstrar a viabilidade dessa fase de movimentação dos dados, sem a necessidade da organização despender recursos para a aquisição de uma ferramenta ETL comecial

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3338_1.pdf: 5643240 bytes, checksum: 1ccb68e190506f0453bb17cc8466b4bf (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / A gestão dos recursos públicos enfrenta problemas associados à ineficiência na utilização de informações armazenadas em grandes volumes de dados que poderiam servir de base para soluções de suporte à tomada de decisão. No caso específico de saúde pública do Estado de Pernambuco, apesar do crescente volume de investimentos, o Estado não possui ferramentas integradas e de apoio à gestão estratégica que forneçam uma visão estrutural do seu funcionamento. Por outro lado, soluções de Business Intelligence (BI) propõem-se a prover informações estratégicas, nas mais diversas formas de apresentação, a partir das fontes de dados de uma organização. Seguindo uma orientação do Governo Federal, que vem utilizando uma política de incentivo à utilização de software livre, nada mais oportuno técnica e financeiramente que a proposta de uma solução que atenda este direcionamento. Neste trabalho utilizando-se como base de dados as informações disponibilizadas nas emergências dos quatro maiores hospitais públicos do Estado de Pernambuco, é proposto um sistema de suporte à decisão que passa pela elaboração de um DataWarehouse. Nesta fase experimental já estão sendo utilizados dados reais, finalizando com a disponibilização de uma solução de Business Intelligence para a Secretaria de Saúde do Estado de Pernambuco. Os resultados obtidos em diversas análises realizadas e validadas pelos gestores públicos envolvidos demonstram a potencialidade, flexibilidade e facilidade de implementação desta solução de apoio à gestão estratégica na saúde pública, como uma parte de uma gestão integrada envolvendo todo o Estado e seus diversos processos de decisão visando garantir a universalização do atendimento como direito do cidadão

The main objective of this thesis is to provide the management of a company with a self- contained view on problems associated with the Contact Management as one component of the implementation of Customer Relationship Management (CRM). The thesis is primarily drawn from internet sources in order to obtain the most realistic and accurate view of given problems. The introductory part of this thesis focuses on an analysis of the areas that affect the success of the implementation of Contact Management. It highlights problems with the quality of data in companies, introduces the contributions of business architecture, and the concept of a single customer view within a company. The following part of the thesis focuses on problems involving the integration of data within a company and analyzes the problem areas concerned with the implementation of a uniform integration platform. The main part of the thesis focuses primarily on the return of investment from an application operating Contact Management and also from an active data warehouse as one of the possible solutions for the implementation of Contact Management. The thesis provides a detailed view of the classification of costs and benefits, which is necessary for relevant analysis. Together with a view on the return of investment, the thesis also analyses the design of systems for the management of the active data warehouse. The final part of the thesis focuses on problems with the implementation of householding as one part of Contact Management. This explains a possible way to implement householding within a company. The main contribution of this thesis is, firstly, to develop an overall view of the problems of Contact Management and, secondly, to provide the management of a company with information which is necessary for appropriate decisions about the solution that will radically affect the success of the entire company.

La presente investigación tiene como tema central el mejoramiento de los procesos de datawarehouse del Banco de Crédito del Perú. Se analiza el plan estratégico, el análisis de negocios y el de procesos. Se hace análisis de los principales procesos del área de estudio de negocio y se encuentran las causas y los efectos de los principales problemas que surgen. Finalmente, se realiza un análisis de la gerencia de inteligencia de negocios, se revisa su visión, y sus objetivos que están alineados con los principales procesos del área y se identifica el principal proceso de gestión: “Gestión de Requerimientos”. Finalmente, se hace un análisis y se identifican los problemas que aparecen, con el fin de realizar y presentar una propuesta de mejora de este proceso.

Data warehouses based on the relational model has been a popular technology for many years, because they are very reliable due to their ACID-properties (Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability). However, the new demands on databases today due to increasing amounts of data and data structures changing do mean that the relational model might not always be the optimal choice. NoSQL is the name of a group of databases that are less bound by schemas and are therefore more scalable and easier to make changes in. They are also adapted for massive parallel processing and are therefore suited for handling large amounts of data. Out of all of the NoSQL databases column-databases are the most like the relational model since it also consists of tables. This study has therefore converted a relational data warehouse based on a STAR-schema to a column-oriented-NoSQL-database and evaluated the implementation by comparing query-times between the relational data warehouse and the column-oriented-NoSQL-database. Scrambled economical data from a business in Sweden has been used to do the conversion and test it by asking a few usual queries. The results show that the mapping works but the query-time in the NoSQL-database is simnifically longer.

Les systèmes d’aide à la décision existants sont modélisés selon un modèle multidimensionneldédié à l’analyse. Leurs principales limitations sont leur structure statique, leur volume et lefait qu’ils ne prennent pas en compte ni l’évolution des sources de données ni celle desbesoins d’analyse. Dans cette thèse, nous proposons une architecture dynamique pourl’analyse en ligne à la demande qui est différente d’un entreposage physique de données dansune base cible avec un modèle figé. Les données dans notre architecture peuvent continuer àévoluer et dans leur contenu et dans leur structure selon l’activité ou l’environnement qu’ellesdécrivent. Le recueil de données et leur structuration sous forme de contextes d’analyse se faitdonc au moment où l’on souhaite effectuer les diverses analyses envisagées. L’accès auxsources de données ne se fera alors qu’à ce moment.Pour pouvoir mettre en oeuvre cette architecture, nous envisageons une solution selon deuxgrands axes :– La construction d’un système d’intégration de données fondé sur une approche parmédiation. Afin de rendre la recherche de données pertinente, il fallait décrire defaçon plus proche de la réalité les sources de données. Pour cela, nous avons optépour l’utilisation des ontologies comme modèle de description des sources ainsique de leurs relations.– La mise en place d’un dispositif de création de contextes d’analyse à la demandesous forme de cubes de données. Ce dispositif est basé également sur l’utilisationde l’ontologie du domaine décisionnel et d’un entrepôt de cubes de données. / Current decisional systems are modelled according to a multidimensional model which, isdedicated to on-line analysis. Their principal limitations lie in their structure, their volume andthat they do not take into account data sources and analysis needs evolution. In this thesis, wepropose a dynamic architecture for on-line analysis on-the-fly which is different fromwarehousing data in a target base with a fixed model.In our architecture, data can continue to evolve in their sources according to the activity thatthey describe. Collecting and structuring data in analysis contexts is when we want to makeanalysis.To implement this architecture, we consider a solution composed of two main parts:- The construction of a data integration system by mediation based on ontologies.- The implementation of a dispositive to building analysis contexts on-the-fly which isbased on ontologies to describe the decisional domain.